近日，英国《自然·生物医学工程》杂志发表一项最新研究，科学家综合了计算机视觉以及机器学习算法，报告了一套可以加装在标准马桶上的软硬件，通过它们可以追踪使用者尿液和粪便中的健康与疾病生物标志物。这种“智能马桶”自动运行，借助压力传感器、运动传感器等运动感应装置，可让使用者监测自己的健康数据，为疾病筛查、诊断和患者监控研究提供支持。

文中所述智慧马桶，资料图

　　伴随医疗设备技术水平的不断提升，以及应用层面越来越广泛，医疗市场也产生了对非侵入检测设备的高要求——准确、及时且按需实现患者监测。因此，如果一项技术真能以非侵入的方式反复测量个体的健康状态，且成本不高，那么将有助于预防和预测疾病，提高诊疗决策的精准性。

　　但可惜的是，大部分用于监测个体健康的技术通常都无法产出具有可操作性的数据，并且与临床工作流程集成不佳，这严重影响了监测设备的实用性。

　　此次，美国斯坦福大学研究人员萨姆·盖姆海尔及其及同事，设计了一种模块化马桶系统，其包括：压力传感器及运动传感器；用于分析尿流及其基本生物化学组分的测试条和视频摄像头；用于根据形状和硬度的临床标准来划分粪便类型的计算机视觉及机器学习算法；用于生物特征识别的指纹扫描仪（嵌在冲水按钮上）。

　　据了解，马桶会记录有关使用者尿液和粪便的视频，然后通过算法进行处理，从而确定排尿的时间和排尿量，以及粪便样本的粘度。这种智能马桶还使用尿液分析试纸来检测使用者尿液中的白细胞数量，并检测其中的蛋白质含量，从而判断使用者是否健康，是否患有膀胱感染、癌症、糖尿病或肾衰竭。

该智慧马桶原理示意图

　　据了解，马桶所收集到的数据都会存储在云系统中，供医生稍后访问。此外，这款智能马桶的与众不同之处在于内置了一个识别系统，不仅可以识别使用者留在马桶冲水手柄上的指纹，也可以识别肛门纹理。

　　研究者称，人体的肛门纹理也是独一无二的。通过扫描肛门纹理和指纹能够让用户匹配他们特定的健康数据，如果有多人使用同一个智能马桶，这一功能就派上用场了。虽然马桶会对使用者的肛门纹理进行扫描，但并不会将这一图像上传到云端或分享给医生。

　　研究人员表示，现阶段这个马桶系统的潜在健康益处还需要通过大规模的临床研究加以评估，系统本身也需要根据人类群体的排泄物基线数据进行优化。虽然这个概念验证的“智能马桶”其部分模块是仅针对坐便和站立使用的男性受试者而构建和测试的，但是研究团队认为，下一步，将会让更多人参与这项研究，扩大应用范围，将人类排泄物的其他临床相关生物物理学和生物化学检测包括在内，从而将分子特征整合到粪便分析中。

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